SAS在统计学的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• SAS
• 统计学
• 数据分析
• 统计建模
• 回归分析
• 方差分析
• 实验设计
• 生物统计
• 医学统计
• 数据挖掘

　　1.SAS在统计分析层面的完整功能介绍.

　　2.结合统计原理.让使用者在知其所以然的情境下,灵活运用SAS软体的操作与解读报表.

　　本书教导初学者，从基础认识SAS的功能。更让SAS熟习者，对「基础SAS」有全盘的了解。不仅带您入门，更要您实力突飞勐进，轻松成为SAS高手。

　　SAS程式设计者执行4种重要的基础工作：资料处理、管理、分析、报告
　　以SAS 9.X英文版为例，对SAS操作环境作清楚的介绍
　　透过实例说明，让您学会灵活应用
　　详尽的SAS相关统计分析介绍
　　增强SAS程式语言能力
　　统合汇整SAS程式语法，便利读者查询套用

　　本书着重在基础SAS统计分析程式设计的撰写及应用，内容包含：

　　分析类别资料
　　信度分析
　　单因子及双因子变异数分析
　　共变异数分析
　　多变量变异数分析
　　相关及简单回归分析
　　复回归分析
　　SAS程式语法

　　本书可做为国内相关科系开设统计套装软体或统计学课程使用，或是研究生资料处理、统计分析及统计报表解读相关课程或研究之用，本书经过作者多年亲授及校正，减少相关教师摸索规划之苦，为教师们一本实务优质的参考教材。

作者简介

周子敬

　　现职：铭传大学应用统计资讯学系暨教育研究所 助理教授

　　学历：美国密西西比州立大学农教与实验统计系 博士

　　研究领域：多变量分析、人力资源　

　　经历：
　　1.台湾客坛协会与台湾金融教育协会『财经立法监督联盟』之财督盟教授成员
　　2.中原大学商设系兼任助理教授(课程:量化研究)
　　3.SSCI期刊审查委员
　　4.TSSCI期刊审查委员
　　5.JPPS期刊 审查委员
　　6.具审查制度中文期刊审查委员
　　7.国内外学术研讨会审查委员、评论委员及主持人
　　8.财团法人台北市私立得荣社会福利基金会生命教育志工及教师
　　9.财团法人技专校院入学测验中心台北考区第五分区主试委员
　　10.中国技术学院人事主任
　　11.嘉惠人才发展公司人力资源专案副理

好的，这是一本名为《数据驱动的商业决策：利用Python与R进行高级统计建模》的图书简介，旨在涵盖现代数据科学和统计学的核心应用，同时不涉及《SAS在统计学的应用》的具体内容。 --- 图书名称：《数据驱动的商业决策：利用Python与R进行高级统计建模》 书籍简介 在全球商业环境日益复杂和数据量呈爆炸式增长的今天，企业对能够将原始数据转化为可执行洞察的专业人才的需求达到了前所未有的高度。本书《数据驱动的商业决策：利用Python与R进行高级统计建模》正是为应对这一挑战而设计的实战指南。它系统性地梳理了从基础统计理论到前沿机器学习算法的完整知识体系，重点聚焦于两大主流的、开源且功能强大的编程语言——Python和R——在实际商业场景中的深度应用。 本书并非对特定商业软件（如SAS）的教学手册，而是着眼于构建一个通用且灵活的分析框架。我们深信，掌握编程语言背后的统计逻辑和建模思想，远比仅仅学习某一特定工具的操作指令更为关键。因此，全书的结构设计旨在培养读者构建、验证和解释复杂统计模型的能力，无论未来他们使用何种平台或软件。 第一部分：现代数据分析的基石 本部分为深入探讨高级技术奠定坚实的理论基础。我们首先回顾并强化了描述性统计、概率论和推断性统计的核心概念，但视角更侧重于“如何用代码实现”和“如何解释结果的商业含义”。我们详细介绍了假设检验的构建、P值、置信区间在商业报告中的标准解读方式，以及如何识别和处理常见的数据质量问题，如缺失值、异常值和数据分布的偏态问题。 随后，我们将重点转向数据预处理和特征工程。在Python环境中，我们将深入使用`Pandas`和`NumPy`库进行高效的数据操作、清洗和重塑。在R环境中，我们将侧重于`tidyverse`生态系统（如`dplyr`和`tidyr`）的管道操作优势。特征工程部分不仅仅是数据转换，更是创造性地从业务理解中提取新变量的过程，例如时间序列分解、交互项的构建以及高维稀疏数据的处理策略。 第二部分：回归分析的精进与扩展 回归模型是所有定量分析的支柱。本书将经典线性回归（OLS）作为起点，但迅速过渡到解决真实世界复杂性的进阶技术。 在Python部分，我们将利用`Statsmodels`进行严格的统计推断，并使用`Scikit-learn`探讨回归模型作为预测工具的实践。关键内容包括：多重共线性诊断、异方差性修正（如稳健标准误）、模型选择标准（AIC/BIC）的实战应用。 随后，我们深入探讨非线性与广义线性模型（GLM）。例如，逻辑回归（用于分类问题，如客户流失预测）和泊松回归（用于计数数据，如交易频率分析）。我们详细剖析了这些模型背后的指数族分布假设，以及如何在Python和R中通过相应的函数库（如`statsmodels.genmod`或R的`glm()`函数）进行稳健拟合和残差分析。 第三部分：多元统计与降维技术 现代数据集往往包含数百个甚至数千个变量。本部分专注于如何从海量数据中提炼出关键信息，并处理变量间的复杂关系。 主成分分析（PCA）和因子分析（FA）被详尽讲解，重点不在于数学推导，而在于如何选择主成分的数量、如何解释加载（Loadings）的商业意义，以及如何将降维后的特征集成到后续的预测模型中。我们对比了Python的`sklearn.decomposition`和R的`prcomp`/`factanal`包的使用习惯。 此外，我们将介绍判别分析（Discriminant Analysis）作为一种分类降维技术，并探讨如何使用聚类分析（K-Means, DBSCAN）进行无监督的市场细分，并使用Silhouette分数等指标客观评估聚类结果的质量。 第四部分：时间序列分析与预测 商业决策往往需要对未来进行预测，时间序列分析是不可或缺的一环。本书从时间序列的基本概念入手，包括平稳性检验（如Augmented Dickey-Fuller检验）。 我们将详细介绍ARIMA模型族（AR, MA, ARMA, ARIMA），并展示如何在Python中使用`Statsmodels.tsa`或R的`forecast`包进行模型识别、参数估计和模型诊断。更重要的是，我们将重点介绍季节性调整模型（SARIMA）和处理外部影响变量的回归模型（ARIMAX/SARIMAX）。 对于更复杂的、非线性和高频数据，我们将引入指数平滑法（ETS）以及基于机器学习的时间序列方法，如使用LGBM或XGBoost进行短期需求预测，探讨如何将时间特征（如滞后项、移动平均）作为输入变量纳入这些模型。 第五部分：走向预测与机器学习 本部分标志着分析重点从“解释”转向“预测”，这是现代商业智能的核心。我们不会将此部分视为纯粹的计算机科学课程，而是将其视为高级统计推断在预测场景下的延伸。 我们将系统介绍偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的统计学意义。决策树、随机森林和梯度提升机（GBM，如XGBoost/LightGBM）将被视为参数化模型之外的强大工具。在讲解这些模型时，我们强调模型的可解释性——如何使用SHAP值或Permutation Importance来解释“黑箱”模型对特定预测结果的贡献，这对于需要对业务部门负责的分析师至关重要。 此外，我们将探讨模型性能的严格评估：交叉验证策略（K-Fold, Stratified K-Fold）、ROC曲线、AUC的计算与解释，以及如何选择最适合业务目标的评估指标（如精确率与召回率的平衡）。 第六部分：A/B测试与因果推断 在快速迭代的产品和营销环境中，确定“A是否真的比B好”是核心挑战。本部分聚焦于实验设计和因果关系的确立。 我们将深入讲解经典的A/B测试设计，包括样本量计算、最小可检测效应（MDE）的设定，以及如何处理常见的实验陷阱，如序列效应和多重比较问题。 更进一步，本书介绍了在无法进行完美随机对照试验（RCT）时如何进行准实验分析。重点涵盖了倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）的统计逻辑和实施步骤，以及使用双重差分法（Difference-in-Differences, DiD）来评估政策或干预措施的净效应。这部分内容使用Python的`CausalPy`或R的相应包进行演示，确保读者能严谨地量化干预带来的实际影响。 总结与展望 本书贯穿始终的核心理念是：统计学是方法论，Python和R是实现这一方法论的强大工具箱。 通过对两大主流开源平台的深入融合讲解，读者将不再局限于单一工具的局限性，而是能够根据具体问题（无论需要深度统计推断还是大规模预测）灵活切换和组合最合适的分析技术。本书旨在培养出能够独立设计、执行、验证并清晰传达复杂统计分析结果的数据驱动型决策者。掌握这些技能，就是掌握了未来商业竞争力的关键所在。 ---

CH1　绪论
壹、SAS 操作环境简介（以 SAS 9.X 英文版为例）
贰、SAS 功能列介绍
参、SAS 快捷列功能按钮
肆、SAS 程式语言
伍、实例说明
陆、SAS 程式语言能力的加强
柒、SAS 过程步骤
捌、资料与统计分析之间的关系
玖、问卷项目衡量尺度
拾、统计检定方法及流程

CH2　描述资料
壹、绪论
贰、描述资料概论
参、其他更多的叙述统计量
肆、直方图、QQ 图及机率图
伍、叙述统计分解为次组别
陆、次数分配
柒、条状图（Bar Graphs）
捌、绘制图形（Plotting Data）

CH3　分析类别资料
壹、绪论
贰、问卷设计及分析
参、加入变数标示
肆、加入数值标签（FORMATS）
伍、资料的再编码
陆、利用 “FORMAT” 对变数再编码
柒、二维次数分配表
捌、从次数计算卡方值
玖、多重卡方表有用的程式
拾、对于成对资料的 McNemar 检定
拾壹、计算 Kappa 统计量（同意系数）
拾贰、胜算比（Odds Ratio, OR）
拾参、相对危险（Relative Risk, RR）
拾肆、趋势的卡方检定（Chi-Square Test for Trend）
拾伍、分层表格 Mantel-Haenszel 的卡方检定及 Meta 分析
拾陆、附录
习题

CH4　信度分析
壹、信度的定义及种类
贰、信度的理论
参、信度案例说明
肆、效度
伍、因素、变数及项目的区隔
陆、SAS 程式案例 1─信度分析
柒、SAS 程式案例 2─总信度分析
捌、SAS 程式案例 3 及案例 4─提高信度分析
玖、评分者间的信度分析
拾、附录
习题

CH5　单因子及双因子变异数分析
壹、一般线性模式家族
贰、单因子变异数分析
参、双因子变异数分析
肆、不平衡设计（Proc GLM 的应用）
伍、附录
习题

CH6　共变异数分析
壹、变数分析
贰、1-Way ANCOVA 实例
参、附录
习题

CH7　多变量变异数分析
壹、MANOVA 的理论与准则
贰、MANOVA 分析流程及准则
参、资料处理
肆、附录
习题

CH8　相关及简单回归分析
壹、概论
贰、简单线性回归分析相关公式
参、相关系数分析计算实例
肆、简单回归分析计算实例
伍、附录
习题

CH9　复回归分析
壹、复回归分析计算实例
贰、实验性质的回归
参、非实验性质的回归
肆、类别资料作为自变数
伍、自我相关检测
陆、使用 VIF 及 TOL 的 SAS 指令来检测复共线性的问题
柒、附录
捌、研究议题（脑力激盪─台湾可以做的相对应回归模式）
习题

CH10　程式语法

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，统计学是一门既严谨又充满魅力的学科，《SAS在统计学的应用》这本书，很好地展现了这一点。在讲解假设检验的部分，我学到了很多以前没有注意到的细节。书中对于各种常见假设检验的介绍，从T检验、卡方检验，到F检验，它不仅详细阐述了它们的统计原理，更重要的是，它结合SAS的实际操作，演示了如何在SAS中执行这些检验，以及如何解读检验结果。我特别欣赏书中关于P值的解释，以及它在统计决策中的作用。它会教你如何根据P值来判断是否拒绝原假设，并且还会提醒你注意多重比较的问题。这本书还通过一些实际的案例，比如比较不同教学方法对学生成绩的影响，来展示假设检验的实际应用。它让我明白，假设检验不仅仅是为了得出“是”或“否”的结论，更是为了在不确定性中做出更科学的判断。这本书的讲解方式，让我能够更深入地理解统计学的核心思想，并将其灵活地应用于各种实际场景。

评分☆☆☆☆☆

我本来以为《SAS在统计学的应用》这本书会是一本纯粹的技术手册，充斥着各种代码和命令，但出乎我意料的是，它在统计学理论的阐述上也做得相当扎实。以书中关于方差分析（ANOVA）的章节为例，它并没有直接跳到SAS的ANOVA过程，而是先详细地解释了ANOVA的原理，包括总平方和、组间平方和、组内平方和这些概念的由来，以及F检验的逻辑。它还对比了单因素ANOVA和多因素ANOVA的区别，以及它们各自的适用场景。然后，它才将这些理论知识巧妙地转化为SAS的实现。我印象特别深刻的是，书中通过一个农业实验的案例，来讲解如何使用SAS的PROC GLM来分析不同肥料对作物产量的影响。它不仅给出了详细的SAS代码，更重要的是，它一步一步地教我如何解读ANOVA表的输出，如何判断不同处理组之间是否存在显著差异，以及如何进行事后多重比较。这本书的优点在于，它将理论与实践完美地结合起来，让我在理解统计原理的同时，也能熟练地运用SAS来完成相应的分析。这对于我来说，是跨出了很大一步。

评分☆☆☆☆☆

《SAS在统计学的应用》这本书，与其说它是一本工具书，不如说它是一本“方法论”的书。它不仅仅教会我如何操作SAS，更重要的是，它教会我如何思考统计问题。在讲解抽样调查的部分，我学到了很多宝贵的方法。我一直觉得抽样调查是一门很深的学问，涉及到各种抽样方法，比如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等等，理论非常复杂。这本书并没有回避这些难点，而是用非常清晰的语言，结合SAS的实际操作，来阐述这些抽样方法的原理和应用。它会告诉你，在什么情况下，应该选择哪种抽样方法，以及每种方法在SAS中对应的具体实现。更让我惊喜的是，书中还探讨了样本量设计的相关问题，这对我平时工作中需要进行市场调研时非常有帮助。以往我总是凭感觉来确定样本量，现在我有了更科学的依据。这本书的讲解方式，让我感觉到作者对统计学的理解非常透彻，并且能够将其以一种易于理解和应用的方式传达给读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的篇幅确实不小，但我发现，即便是最基础的章节，也隐藏着许多我之前忽略的细节。《SAS在统计学的应用》在讲解数据清洗和预处理的章节，让我受益匪浅。我以前总觉得数据分析的第一步就是直接套用统计模型，但这本书却强调了数据质量的重要性。它详细介绍了SAS中处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和变量创建的方法。举个例子，书中有一个关于用户行为数据的分析，涉及到了时间序列数据的处理。我之前遇到这类数据时，常常会因为日期格式的不一致或者时间单位的混乱而束手无策。但这本书提供了一套清晰的SAS代码和讲解，告诉我如何统一日期格式，如何提取年、月、日等时间特征，甚至是如何处理节假日的影响。这不仅仅是技术上的指导，更是思维上的启发。它让我明白，一个好的统计分析，往往是从一个干净、规整的数据集开始的。这本书的讲解方式，不是生硬的语法罗列，而是结合实际场景，告诉你“为什么”要这样做，“怎么”这样做，并且“这样做”能带来什么好处。这对于我这种更偏向实践的学习者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

《SAS在统计学的应用》这本书，它最打动我的地方在于，它不仅仅是告诉你“做什么”，更重要的是它告诉你“为什么这么做”，以及“这样做有什么意义”。以书中关于聚类分析的章节来说，我之前对聚类分析的认知，仅限于把相似的数据点归为一类。但这本书，它详细介绍了层次聚类和K-means聚类等不同的聚类方法，并且解释了它们各自的优缺点以及适用场景。它会教你如何在SAS中进行数据标准化，如何计算样本间的距离，以及如何利用SAS的PROC CLUSTER和PROC FASTCLUS来执行聚类分析。我尤其喜欢书中对于聚类结果的解读部分，它不仅展示了如何评估聚类的质量，更重要的是，它教你如何根据聚类结果来发现数据中隐藏的模式和群体，并将其应用于实际的业务决策中，比如市场细分或者用户分组。这本书让我明白，聚类分析不仅仅是一种技术，更是一种发现和理解数据内部结构的有力工具。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《SAS在统计学的应用》这本书，它的厚度和目录就足以让人望而却步，但当我真正坐下来，逐页翻阅时，我才意识到，这种“厚重”恰恰是其价值的体现。我印象最深刻的是书中关于回归分析的那几章。在大学课堂上，回归分析的概念总是被讲得云里雾里，什么残差、系数、P值，听得头昏脑胀，总也抓不住重点。而这本书，它没有直接给我一堆公式，而是从一个实际的商业案例出发，比如分析广告投入与销售额之间的关系。它一步一步地引导读者如何用SAS来构建这个模型，从数据预处理，到模型拟合，再到模型诊断。最关键的是，它详细地解释了SAS输出报告的每一个部分，每一个数值都意味着什么，是如何影响我们的判断的。比如，它会告诉你R-squared代表模型解释了多少变异，系数的意义是什么，以及如何根据P值来判断自变量是否显著。这本书的厉害之处在于，它将抽象的统计理论，通过SAS这个工具，落地到了实实在在的数据分析流程中。我感觉就像是有人在旁边一步一步地带着我做，我不再是一个旁观者，而是亲手操作，真正理解了回归分析的逻辑和SAS的强大之处。

评分☆☆☆☆☆

翻开《SAS在统计学的应用》，我其实是带着一点儿忐忑的。SAS这个名字，对于许多刚踏入统计学领域的朋友来说，可能就像一座巍峨的山，遥不可及，又带着几分神秘。我之前在学校里接触过一些基础的统计课程，也零星看过几本统计学的书籍，但总觉得理论与实践之间似乎隔着一层纱，尤其是涉及到实际的数据分析操作时，那种无力感就更强了。直到我无意间看到这本书的介绍，它承诺了“SAS在统计学的应用”，这正是我迫切需要的“桥梁”。我期待着这本书能将那些抽象的统计概念，通过SAS这个强大的工具，变得具体、可操作。我希望它不仅仅是讲解SAS的语法和函数，更重要的是，能让我明白在实际的研究场景中，如何运用SAS来解决统计学上的难题。比如，面对一大堆纷繁复杂的数据，我应该如何着手？不同的统计方法，SAS又是如何实现的？以及最重要的，如何解读SAS输出的结果，并将其转化为有意义的结论？这本书的封面设计也挺吸引人的，给人一种专业而又不失亲和的感觉，这让我对内容的期待又增添了几分。我个人在学习技术性较强的书籍时，最怕的就是枯燥的理论堆砌，希望这本书能够用案例引导，让我在实践中学习，在解决问题的过程中掌握SAS的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我之前在工作中接触到一些项目，需要用到时间序列分析，但每次都是感觉无从下手。《SAS在统计学的应用》这本书，在这方面给予了我极大的帮助。它在时间序列分析的章节，从最基础的平稳性检验开始，循序渐进地介绍了ARIMA模型、季节性ARIMA模型等。我之前一直对ARIMA模型的“AR”、“MA”、“I”这些概念感到困惑，总觉得它们很抽象。但这本书通过非常具体的SAS代码和实例，一步一步地展示了如何识别时间序列的自相关和偏自相关函数，如何选择合适的模型阶数，以及如何利用SAS来拟合和预测。我尤其喜欢书中对于模型诊断的讲解，它会教你如何通过残差分析来判断模型的拟合效果，以及如何利用SAS输出的统计量来评估模型的优劣。这让我不再是盲目地套用模型，而是能够有意识地去选择和优化模型。对于需要进行销售预测、股票价格分析或者其他时间序列相关的研究的朋友来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《SAS在统计学的应用》的过程中，我有一个深刻的体会：这本书不只是一本关于SAS操作的书，它更是一本关于“如何用统计思维解决实际问题”的书。以书中关于生存分析的章节为例，我之前对于生存分析的了解仅限于“计算生存率”这个非常浅显的概念。但这本书，它详细介绍了Kaplan-Meier生存曲线的绘制和解读，并且深入讲解了Cox比例风险模型。它会教你如何在SAS中输入生存数据，如何定义生存时间和事件状态，以及如何利用PROC PHREG来拟合Cox模型，并分析不同协变量对生存期的影响。我印象深刻的是，书中通过一个医学临床试验的案例，来分析药物治疗对患者生存期的影响。它一步一步地演示了如何构建Cox模型，如何解读风险比，以及如何评估模型的拟合优度。这本书让我认识到，生存分析在医学、工程、保险等领域都有广泛的应用，并且SAS提供了强大的工具来支持这些分析。

评分☆☆☆☆☆

《SAS在统计学的应用》这本书，对于我这样一个长期与数据打交道的人来说，它的价值体现在“效率”和“准确性”的提升上。在讲解主成分分析（PCA）和因子分析（FA）的章节，我学到了很多以前从未接触过的概念和方法。我之前在处理高维数据时，常常会因为变量太多，难以发现其中的内在结构而感到头疼。这本书提供了使用SAS进行PCA和FA的详细步骤，并且深入浅出地解释了特征值、特征向量、公因子方差等概念。它教我如何利用SAS来降低数据的维度，提取出影响变量的主要因素，从而更好地理解数据的结构和关系。我特别欣赏书中对于因子旋转的讲解，它让我明白，在进行因子分析时，如何通过适当的旋转来提高因子载荷的可解释性。这本书不仅提供了技术层面的指导，更重要的是，它启发了我从新的角度去审视和分析数据，从而能够更有效地解决实际问题。